Data Fabric Tools: Benefits And Features - DATAVERSITY

Återutgiven av Platon

anhängare: 0

Termen "dataväv" hänvisar till en komplett arkitektur som kombinerar fysiska hårdvarulager, systemprocesser och virtuella lager för att tillåta data över system att nås, hanteras och analyseras på en enda plats. I hjärtat av datatygsverktyg är konceptet med ett virtuellt lager som ligger ovanpå befintlig datainfrastruktur, såsom databaser, filsystem och molnlagring. Detta virtuella lager fungerar som ett abstraktionslager och skapar ett enda gränssnitt för åtkomst till och hantering av data oavsett plats eller format.

Datatygsverktyg är utformade för att ge en utbud av möjligheter som att integrera olika datakällor, skapa analysarbetsflöden i realtid, automatisera repetitiva uppgifter och tillhandahålla självbetjäningsanalysfunktioner. Datatygsverktyg gör det möjligt för organisationer att bryta ner silos som finns mellan olika avdelningar eller team inom en organisation. Genom att skapa en enda källa till sanning för alla intressenter möjliggör dessa verktyg bättre samarbete och kommunikation mellan team.

Fördelar med att använda datatygsverktyg 2023

Först och främst fördel av datatygsverktyg är att användare enkelt kan komma åt all relevant information de behöver på en plats – utan att behöva gå igenom flera system eller applikationer. Detta hjälper till att spara tid och minskar risken för fel på grund av dubbelarbete eller inkonsekvens.

Datatygsverktyg automatiserar rörelsen av data mellan olika system. Detta innebär att företag enkelt kan överföra data mellan lokal infrastruktur och molnbaserade plattformar utan att behöva oroa sig för kompatibilitetsproblem eller komplexa integrationer.

Verktygen hjälper till att effektivisera datauppsättningshanteringen över olika system, vilket minskar driftskostnaderna samtidigt som effektiviteten förbättras.

Datatygsverktyg automatiserar också många repetitiva, dataintensiva uppgifter, vilket frigör resurser för andra kritiska affärsfunktioner. De möjliggör också realtidsbearbetning och analys av stora uppgifter. Verktygen hjälper organisationer att skapa snabba, handlingsbara insikter för snabbt beslutsfattande i den dagliga verksamheten.

Datatygsverktyg säkerställer ett fullständigt skydd av känslig datainformation från oavsiktlig åtkomst eller intrång. Med avancerade krypteringsmöjligheter ger dessa verktyg trygghet i vetskapen om att din konfidentiella information alltid är säker.

Dessa verktyg hjälper också till att säkerställa efterlevnad av tillsynskrav genom att möjliggöra säkra åtkomstkontrollmekanismer och revisionsmöjligheter.

By automatisera många rutinuppgifter förknippade med att hantera stora datamängder över flera system, kan organisationer fokusera på att utnyttja insikter från sina data snarare än att oroa sig för infrastrukturproblem.

Funktioner i Data Fabric Tools

Detta år förväntas bli av betydande framsteg i datatygsverktyg. Eftersom mängden genererad data ökar exponentiellt behöver företag ett sätt att hantera, analysera och få insikter från dessa data. De viktiga funktioner i år inkluderar:

skalbarhet: Eftersom mängden data som genereras av företag fortsätter att växa snabbt, blir skalbarhet allt viktigare.

Användarvänlighet: Datatygsverktyg bör inte kräva omfattande tekniska färdigheter eller kunskaper för att fungera effektivt. De bör vara användarvänliga och intuitiva så att icke-tekniska användare kan förstå sina data.

Integration: Verktyg integrerar olika datakällor, såsom databaser, molnlagring och API:er. Detta gör att företag kan komma åt all sin data från ett enda gränssnitt.
Datahantering: Det bör finnas funktionalitet för att hantera stora datamängder, inklusive indexering, sökning och sökning.
Automation: Dessa funktioner kan hjälpa företag att effektivisera sina arbetsflöden och minska mängden manuellt arbete som krävs för att hantera sina data.
Säkerhet: Dataintegritet och säkerhet är ett stort problem för alla företag som hanterar känslig information. Datatygsverktyg tillhandahåller robusta säkerhetsåtgärder för att säkerställa att känslig information skyddas från obehörig åtkomst.

Datastyrning: I takt med att reglerna kring datasekretess och säkerhet blir strängare måste organisationer se till att deras data är välstyrd och överensstämmer med dessa regler. En omfattande uppsättning av Data Governance funktioner kommer att vara ett måste för alla moderna datatygsverktyg.

Realtidsanalys: Avancerade realtidsanalysfunktioner som gör att företag kan få insikter från sina data snabbt, exakt och enklare.

Maskininlärningsförmåga: För att få insikter från stora mängder strukturerade och ostrukturerade datamängder kommer maskininlärningsförmåga att bli allt viktigare i 2023 års datatygsverktyg.

Hur man väljer rätt verktyg

Datatygsverktyg fortsätter att utvecklas och gör betydande framsteg i världen av Datahantering. Dessa verktyg gör det möjligt för företag att sömlöst integrera, hantera och analysera sina data från olika källor. Att välja rätt verktyg för ett företags behov kan vara utmanande med tanke på så många tillgängliga lösningar på marknaden.

Det övergripande målet med en dataväv är att ge en enhetlig bild av data över olika system, vilket gör det lättare för organisationer att få tillgång till, hantera och analysera sin information. Medan du väljer rätt verktyg för ditt företag, här är några fördelar och nackdelar att se efter:

Dataintegration: En av de största styrkorna med ett datatygsverktyg är att det kan integrera data från flera källor. Detta kan leda till förbättrad analys och beslutsfattande förmåga.

Dataåtkomst i realtid: Med ett datatyg-verktyg kan användare få tillgång till realtidsdata från olika källor utan att behöva flytta eller kopiera informationen. Detta kan förbättra hastigheten och noggrannheten i analyser.

skalbarhet: Datatygsverktyg är utformade för att skala upp eller ned, beroende på de förändrade datavolymerna i ett företag. Detta gör dataväven till en idealisk lösning för organisationer med växande datauppsättningar.

Kostnadseffektivitet: Genom att tillhandahålla en enhetlig bild av data över olika system hjälper ett datatygsverktyg till att begränsa kostnaderna.

Komplexitet: Beroende på datavävsarkitekturen kan specialiserade färdigheter och resurser vara nödvändiga.

Säkerhetsrisker: Att integrera flera källor med känslig information i ett system ökar risken för säkerhetsintrång eller obehörig åtkomst.

Prestandaproblem: Om det inte är korrekt konfigurerat kan ett datatygsverktyg sakta ner prestandan på grund av den ökade komplexiteten som är involverad i att få åtkomst till flera källor samtidigt.

Leverantörslåsning: Att välja en leverantörs lösning kan begränsa framtida flexibilitet vid integration med andra plattformar eller leverantörer.

Sammantaget, även om det finns några potentiella nackdelar med att använda ett datatygsverktyg, gör deras fördelar i form av förbättrade analysmöjligheter och skalbarhet dem till ett attraktivt alternativ för många organisationer som vill hantera sina växande datamängder mer effektivt 2023 och framåt.

Framtida trender inom datatygsverktyg

De framtida trenderna inom datatygsverktyg kan inkludera helautomatiserade processer som dataintag, integration och rensning. Automatisering kommer att göra det möjligt för organisationer att effektivisera dessa processer och minska risken för fel.

En annan viktig framtidstrend är självbetjäningsförmåga. Med en ökande mängd data som genereras varje dag, blir det allt svårare för IT-team att hänga med kraven på tillgång till data. Självbetjäningsfunktioner gör det möjligt för vanliga företagsanvändare att komma åt den data de behöver utan att behöva förlita sig på IT-support.

Avancerad strömningsanalys är en annan trend som kommer att forma framtiden för datatygsverktyg. När företag blir mer beroende av sensorenheter kommer det att finnas en växande efterfrågan på verktyg som kan ge omedelbar tillgång till viktig information.

Slutligen kommer säkerhet och efterlevnad att fortsätta att vara ett viktigt fokusområde för framtida generationer av datatygsverktygsfunktioner. I takt med att mängden känslig affärsinformation växer måste organisationer se till att deras datahanteringssystem är säkra och kompatibla med ständigt växande dataregler.

Sammanfattningsvis är de framtida trenderna för datatygsverktyg centrerade kring mer automatisering, självbetjäningsmöjligheter, streaminganalys och avancerade säkerhets- och efterlevnadsåtgärder.

Jämförelse av funktioner, fördelar och begränsningar för tre verktyg

I detta avsnitt, tre välkända datatygslösningar granskas snabbt:

Microsoft Azure Data Lake är en molnbaserad tjänst som erbjuder skalbar lagring och analys för big data-arbetsbelastningar. Den integreras med andra Microsoft-tjänster som Power BI och Excel för enkel analys och visualisering. Däremot kan prissättningen vara komplex att förstå.

Amazon Web Services (AWS) lim: AWS Glue är en helt hanterad ETL-tjänst (extraher-transform-load) som gör det enkelt att flytta data mellan olika källor som databaser, SaaS-applikationer eller platta filer i AWS-miljöer. Den erbjuder automatisk schemaupptäckt men har begränsat stöd för lokala system.

Talend Datatyg: Talend Data Fabric är ett verktyg på företagsnivå som tillhandahåller dataintegreringsfunktioner från slut till ände med funktioner som streamingintegration i realtid, maskininlärningsbaserad profilering och matchningsalgoritmer och utvecklingsmöjligheter för API-tjänster; det kan dock kräva en betydande utbildningsperiod.

Sammanfattningsvis har vart och ett av dessa datatygsverktyg sin egen unika uppsättning funktioner och styrkor som gör dem lämpliga för olika användningsfall, beroende på organisationens behov. Företag måste noggrant utvärdera varje alternativ innan de bestämmer sig för vilket verktyg bäst passar deras krav.

Bilden används under licens från Shutterstock.com